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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本申请提供一种基于多中心结构磁共振影像的阿尔茨海默病早期识别系统，系统包括：第一数据处理模块，用于获取用户的临床指标数据和多中心结构磁共振影像，并构建多个脑结构的目标骨架模型；第一特征提取模块，用于将各个目标骨架模型分别转化为欧氏特征，得到各个脑结构的欧氏化几何对象特征，并提取对应的体积特征和厚度特征；模型识别模块，用于基于临床指标数据、欧氏化几何对象特征、体积特征等，应用阿尔茨海默病早期识别模型生成阿尔茨海默病早期识别结果。本申请能够有效提高骨架模型表达特征的全面性及多样性，能够针对多个脑结构的多模态特征进行阿尔茨海默病早期识别，并能够有效提高识别自动化程度、有效性及模型泛化能力等。

主权项：1.一种基于多中心结构磁共振影像的阿尔茨海默病早期识别系统，其特征在于，包括：第一数据处理模块，用于获取用户的临床指标数据和多中心结构磁共振影像，并构建该多中心结构磁共振影像对应的多个脑结构的目标骨架模型；第一特征提取模块，用于将各个所述目标骨架模型分别转化为欧氏特征，得到各个所述脑结构各自对应的欧氏化几何对象特征，并基于各个所述目标骨架模型分别提取各个所述脑结构各自对应的体积和厚度特征；模型识别模块，用于基于所述临床指标数据、各个所述脑结构的欧氏化几何对象特征、体积和厚度特征，应用预设的阿尔茨海默病早期识别模型生成针对所述用户的阿尔茨海默病早期识别结果；第二数据处理模块，用于获取多个历史用户各自对应的临床指标数据和多中心结构磁共振影像，并构建各个多中心结构磁共振影像对应的多个脑结构的目标骨架模型；第二特征提取模块，用于将每个所述历史用户各自对应的各个所述目标骨架模型分别转化为欧氏特征，得到每个所述历史用户的各个所述脑结构各自对应的欧氏化几何对象特征，并基于各个所述目标骨架模型分别提取各个所述脑结构各自对应的体积和厚度特征；模型训练模块，用于将各个所述历史用户各自对应的所述临床指标数据、各个所述脑结构的欧氏化几何对象特征、体积和厚度特征组成数据集，并采集该数据集训练预设的神经网络模型，以得到用于输出阿尔茨海默病早期识别结果的阿尔茨海默病早期识别模型；其中，所述模型训练模块还用于将训练得到的所述阿尔茨海默病早期识别模型发送至所述模型识别模块；所述第一特征提取模块和所述第二特征提取模块均包括：欧氏转化单元，用于将各个所述目标骨架模型中的骨骼点和辐条分别对应的单位超球进行主成分嵌套球分解处理，得到各个所述脑结构各自对应的欧氏化几何对象特征，其中，所述欧氏化几何对象特征包括：骨骼点的点分布模型、缩放因子、辐条的长度和方向；局部特征提取单元，用于提取各个所述目标骨架模型中的骨骼点的方向直方图特征，并对所述方向直方图特征进行尺寸变换处理。

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权利要求：

百度查询： 北京邮电大学 基于多中心结构磁共振影像的阿尔茨海默病早期识别系统